論文の概要: A Unified Module for Accelerating STABLE-DIFFUSION: LCM-LORA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16024v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 05:57:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 17:55:17.229702
- Title: A Unified Module for Accelerating STABLE-DIFFUSION: LCM-LORA
- Title（参考訳）: 安定拡散加速モジュール LCM-LORA
- Authors: Ayush Thakur, Rashmi Vashisth,
- Abstract要約: 本稿では,安定拡散過程を加速する統一モジュールについて,特にlcm-loraモジュールに着目して検討する。
安定拡散過程は様々な科学・工学領域において重要な役割を担い、その加速は効率的な計算性能において最重要となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive study on the unified module for accelerating stable-diffusion processes, specifically focusing on the lcm-lora module. Stable-diffusion processes play a crucial role in various scientific and engineering domains, and their acceleration is of paramount importance for efficient computational performance. The standard iterative procedures for solving fixed-source discrete ordinates problems often exhibit slow convergence, particularly in optically thick scenarios. To address this challenge, unconditionally stable diffusion-acceleration methods have been developed, aiming to enhance the computational efficiency of transport equations and discrete ordinates problems. This study delves into the theoretical foundations and numerical results of unconditionally stable diffusion synthetic acceleration methods, providing insights into their stability and performance for model discrete ordinates problems. Furthermore, the paper explores recent advancements in diffusion model acceleration, including on device acceleration of large diffusion models via gpu aware optimizations, highlighting the potential for significantly improved inference latency. The results and analyses in this study provide important insights into stable diffusion processes and have important ramifications for the creation and application of acceleration methods specifically, the lcm-lora module in a variety of computing environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,安定拡散過程を加速するための統一モジュールについて,特にlcm-loraモジュールに着目した包括的研究を行う。
安定拡散過程は様々な科学・工学領域において重要な役割を担い、その加速は効率的な計算性能において最重要となる。
固定ソース離散順序問題を解くための標準的な反復手順は、特に光学的に厚いシナリオにおいて、しばしば緩やかな収束を示す。
この課題に対処するために、輸送方程式の計算効率を高め、離散順序付け問題を改善することを目的として、無条件で安定な拡散加速法を開発した。
本研究では,非定常拡散合成加速法の理論的基礎と数値計算結果について考察し,モデルの離散順序問題に対する安定性と性能について考察する。
さらに,gpu対応最適化による大規模拡散モデルのデバイスアクセラレーションを含む拡散モデル加速の最近の進歩を考察し,推論遅延を大幅に改善する可能性を強調した。
本研究は, 安定拡散過程に関する重要な知見を提供し, 各種計算環境における加速法, 特にlcm-loraモジュールの作成と応用に重要な影響をもたらすものである。
関連論文リスト
- FAM Diffusion: Frequency and Attention Modulation for High-Resolution Image Generation with Stable Diffusion [63.609399000712905]
スケールした解像度での推論は反復的なパターンと構造的歪みをもたらす。
これらの問題を解決するために組み合わせた2つの単純なモジュールを提案する。
我々の手法はファム拡散と呼ばれ、任意の潜在拡散モデルにシームレスに統合でき、追加の訓練を必要としない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-27T17:51:44Z) - Taming Diffusion Prior for Image Super-Resolution with Domain Shift SDEs [36.65594293655289]
DoSSRは、事前訓練された拡散モデルの生成力を生かしたドメインシフト拡散に基づくSRモデルである。
このアプローチの核となるのは、既存の拡散モデルとシームレスに統合されるドメインシフト方程式です。
提案手法は, 合成および実世界のデータセットに対して, 5つのサンプリングステップしか必要とせず, 最先端の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T12:16:11Z) - Learning diffusion at lightspeed [4.154846138501937]
観測データから拡散項を学習する既存のモデルは、複雑な二段階最適化問題に依存する。
既存のアーキテクチャの複雑さを回避できる新しいシンプルなモデル JKOnet* を提案する。
JKOnet*は単純な二次的損失を最小限に抑え、サンプル効率、計算複雑性、精度で他のベースラインを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T13:44:07Z) - A Closer Look at Time Steps is Worthy of Triple Speed-Up for Diffusion Model Training [53.93563224892207]
そこで本研究では,時間ステップの近さをベースとして,拡散モデル学習のための新しい高速化手法を提案する。
プラグアンドプレイでアーキテクチャに依存しないアプローチとして、SpeeDは、さまざまな拡散アーキテクチャ、データセット、タスクにわたる3回のアクセラレーションを一貫して達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:51:36Z) - Deep Data Consistency: a Fast and Robust Diffusion Model-based Solver for Inverse Problems [0.0]
本研究では,拡散モデルを用いた逆問題解法において,データ一貫性ステップをディープラーニングモデルで更新するディープデータ一貫性(DDC)を提案する。
線形および非線形タスクにおける最先端手法と比較して、DDCは類似度と実性の両方の指標の優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T12:54:43Z) - Conditional Variational Diffusion Models [1.8657053208839998]
逆問題とは、工学と科学における重要な課題である観測からパラメータを決定することである。
本稿では,学習過程の一環として分散スケジュールを学習するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,データに対する確率的条件付けをサポートし,高品質なソリューションを提供し,柔軟性があり,最小限のオーバーヘッドで異なるアプリケーションに適応できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T14:45:56Z) - Diffusion Models Without Attention [110.5623058129782]
Diffusion State Space Model (DiffuSSM) は、よりスケーラブルな状態空間モデルバックボーンで注目メカニズムを置き換えるアーキテクチャである。
拡散訓練におけるFLOP効率の高いアーキテクチャへの注力は、大きな前進となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T05:15:35Z) - Data-driven rules for multidimensional reflection problems [1.0742675209112622]
反射型制御を伴う可逆拡散に対する多変量特異制御問題について検討する。
与えられた拡散力学に対して、最適な領域が強い星型であると仮定し、ポリトープ近似に基づく勾配降下アルゴリズムを提案し、コスト最小化領域を数値的に決定する。
最後に,制御器に拡散力学が未知な場合のデータ駆動型解について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T18:36:17Z) - Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement [64.69154776202694]
本稿では,低照度画像強調問題に対処する拡散型フレームワークについて検討する。
我々は、その固有のODE-軌道の正規化を提唱する。
実験により,提案手法は低照度化において優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:01:52Z) - How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative
Models [76.76860707897413]
現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。
本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:09:46Z) - Extension of Dynamic Mode Decomposition for dynamic systems with
incomplete information based on t-model of optimal prediction [69.81996031777717]
動的モード分解は、動的データを研究するための非常に効率的な手法であることが証明された。
このアプローチの適用は、利用可能なデータが不完全である場合に問題となる。
本稿では,森-Zwanzig分解の1次近似を考察し,対応する最適化問題を記述し,勾配に基づく最適化法を用いて解く。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-23T11:23:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。